个性化学习研究现状与热点

孙萌 刘军

【摘 要】近年来，学生的个性化学习研究受到广泛关注，本文使用CiteSpace软件对中国知网（CNKI）核心数据库中的个性化学习相关文献进行可视化分析，通过对文章作者合作共现、关键词共现和主题聚类，对其研究现状和热点进行探讨，最后提出未来发展建议。在教育信息化时代，基于技术的个性化学习至关重要，应当有效应用信息技术促进学生的个性化学习。

【关键词】个性化学习;研究现状;可视化;CiteSpace

【中图分类号】G434   【文献标识码】B

【论文编号】1671-7384（2022）06-038-03

研究背景

教育家孔子最早提出“因材施教”，倡导教学要按需施教，按学生的能力施教。这种以学为主的教育思想一直渗透在教育领域，期望教学能够向“以学习者为中心”靠近。同时，《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》中明确提出，教学变革一定要在改变学生学习的多样性、个性化学习方面取得新的突破，[1]力求为所有学生提供个性化学习的信息化环境和服务。这为个性化学习带来了新的曙光。在传统教学中，个性化学习需要教师根据经验和感知安排教学内容;而现在，个性化学习更多依赖信息技术，如随时随地在线自学、大数据精准反馈和评价等。目前许多学者对个性化学习进行了探究，本研究通过对CNKI核心数据库中的个性化学习相关文献进行可视化分析和内容分析，进而梳理出我国个性化学习研究现状与热点，并提出思考和建议。

数据来源与研究方法

本研究的文献来源为CNKI核心数据库，以“个性化学习”为关键词，时间检索从1999年1月至2022年1月，共有570篇文献纳入分析。首先对个性化学习研究的发文量和趋势进行分析，然后使用CiteSpace软件进行作者合作共现、关键词共现和主题聚类，最后进行内容分析和深入思考，总结个性化学习研究热点并提出相关建议。

可视化分析

1.文献分布与趋势

通过检索发现，截至2022年1月，CNKI核心数据库中共有570篇以“个性化学习”为关键词的文献。学者们在该领域的研究整体呈现上升趋势，从1999年至2010年处于缓慢上升阶段;2010年至2018年处于迅速发展阶段;2018年至今有所下降，但整体处于较高水平。其中从2016年至2019年研究达到高潮，这可能源于教育改革和教育信息化的迅速发展，导致基于技术的个性化学习受到广泛关注。总的来说，我国学者一直对个性化学习保持着持续的关注。

2.作者合作

使用CiteSpace软件得到个性化学习相关研究的作者合作网络，如图1所示。从图中可以看出，总体来说节点间连线较为疏松，即合作网络比较简单。其中，钟绍春、唐烨伟等人连线较多，并形成了以钟绍春为核心节点的联系网。除此之外，其他作者之间的连线都比较少，仅仅形成了两三个人的小团体合作网络，剩下一些学者是独立研究的。这表明作者间的合作较少，尤其缺乏跨团体合作。所以，学者们需要加强群体合作研究，从而扩大研究深度和广度，高效推动个性化学习的研究开展。

3.关键词共现

使用CiteSpace软件得到关键词共现网络，如表1为高频关键词的频次和初次出现的年份，可知人工智能、学习分析和大数据为本领域中前三名高频词汇。由此可以看出，2011年之后，信息技术的迅速發展极大地推动了个性化学习研究进展。同时，翻转课堂和MOOC出现频次较多，可见近年来混合式学习是比较重要的个性化学习模式。

早在1999年，推荐算法和知识追踪就被学者们提出，成为个性化学习的开创性研究。这是实现个性化学习的关键技术，此后很多学者都围绕这些核心技术进行了扩展和深入探究。

4.主题聚类

使用CiteSpace软件对关键词进行时间序列的主题聚类，如图2所示，关于个性化学习的研究可以分为九大主题。

#0为学习分析，即挖掘学习中的大数据，对学习过程等进行分析。例如，教师可以对学生的作业提交、微课观看情况等进行分析，从而了解学生的学习效率和学习需求。#1为学习评价，即个性化学习中的多元化评价。传统学习评价往往通过考试进行总结性评价，但现在评价主体、方式和内容都更加多样。#2为人工智能，人工智能技术为个性化学习提供了技术支撑。例如，一些教育信息化比较前沿的学校利用人工智能技术开展双师课堂或智慧课堂教学。#3、#4和#5分别为翻转课堂、远程教育和电子学习。这是目前比较流行的教学模式，尤其在新冠肺炎疫情期间，发挥了巨大作用。#6为学生个性，即个性化学习要考虑学生的特点和学习风格等。#7为信息技术，Web 2.0时代的个性化学习更多地依托信息技术平台或工具来实现。它们能够提供传统教学环境所没有的功能，如前面说的学习分析、个性化推荐等。#8为学习方式，个性化学习不同于传统的教授式教学，是一种新型的以学为主的学习方式。有效变革学习方式，才能从根本上解决传统教学存在的问题，真正实现以人为本的个性化学习。

内容分析与思考

1.内容分析

通过对已有文献进行深入分析发现，目前个性化学习的研究主要集中在以下几个方面。

（1）教育理念和模式的创新变革对个性化学习的推动。技术渗透到教育领域，教学模式、教学结构和教学方式都需要发生创新性变革。从教育信息化到教育大数据、智慧教育，从全班面对面授课到CSCL、WebQuest和翻转教学等，教学理念和模式不断变革，这为实现个性化学习提供了助力。例如，翻转教学允许学生根据自己的时间进行课前自学检测;WebQuest满足学生的自主网络探究，锻炼海量资源获取和整合的能力。所以说，未来的课堂不再是“批量生产”，而是“私人订制”，是让学校适应学生，而不是学生适应学校[2]。

（2）学习资源和学习路径的个性化推荐。目前在线学习是比较热门的辅助学习方式。但网络信息激增，知识超负荷，如何将适合学习者的资源和学习建议推荐给学生非常重要。一些学者利用算法挖掘教育大数据、刻画学生画像，从而分析学生的学习习惯和学习困难等，最后依托平台自动推荐适合的资源。例如，一些平台的弹窗功能可以提醒学生尚未完成的内容;很多平台也具有推荐模块，根据学生的经常浏览或检索记录，主动推荐其他类似内容。这些个性化推荐技术是教师进行精准教学的助手，也提高了学生的学习效率，有助于实现教师学生双减负。

（3）个性化学习平台或系统的开发。学习资源和路径的推荐只是个性化学习平台的一部分，学者们也对更复杂的个性化学习平台进行开发。例如，有学者开发了智能导学系统，支持多种学习方式和学习服务。还有学者设计了智慧教学系统，并将个性化教学活动作为系统研发的重点。此外，一些比较成熟的信息化教学平台也具备学习过程记录、错题自动反馈、多元评价等功能。个性化学习不是脱离教师的随意性学习，对教师的教学设计和组织能力有很高的要求。这些个性化学习平台可以帮助教师组织创新性的个性化学习活动。

2.思考与建议

（1）尽管个性化学习受到学者们的广泛关注，但一线教师利用信息技术促进个性化教学的能力还有待提高。虽然技术不会完全替代教师，但不懂技术的教师将无法胜任未来的教学。学校应当重视信息技术教学培训，帮助教师更快地融入大数据与技术时代。教师也应养成终身学习的习惯，不断革新教育理念，提高自己的信息素养和技术应用能力。这样才能更充分地利用各种智能教学平台开展高效且精准化的个性化教学活动。

（2）作为面向21世纪的创新人才，学生应该提高自己的信息意识和自主学习能力。新时代的学习已经不同于以往，学习行为是更主动自由的，学生不应依靠和等待教师的教，而要积极主动的学;学习内容是丰富多元的，不再局限于课本知识;學习工具是更智能高效的，重复性机械性的工作都可以交给机器。未来的学生应提高自主学习能力和信息素养，自主利用各种个性化学习平台和工具，提高学习效率。

（3）目前个性化学习的研究更多地关注理念和技术的发展，学者们未来应当深入探究如何将它们有效应用于教学实践中。尽管个性化学习已经得到较多关注，但真正的主人公即教师和学生尚未形成较强的个性化教与学的能力。这需要教师和学生的努力，也需要学者们进行实践层面的研究，为一线教师提供实践指导，更好地让个性化学习落地。

本研究通过对个性化学习相关文献进行分析与总结，对其研究现状与热点有了全面的了解。总的来说，个性化学习研究领域繁荣发展，且强调技术支持。未来的教育是智慧型的教育，智慧教育就要充分发挥人的智慧和技术的智能性，使学生得到个性化的全面发展，所以个性化学习在未来势必会受到更多地关注。

参考文献

中华人民共和国教育部.教育信息化十年发展规划（2011-2020年）[EB/OL]. （2015-06-26）[2022-5-23].http：//moe.gov.cn/publicfiles/busi Ness/htmlfiles/moe/s3342/201203/xxgk_133322.html.

曹培杰. 未来学校变革： 国际经验与案例研究[J]. 电化教育研究，2018（11）： 114-119.